1. 引言
随着信息技术的迅猛发展，政府透明度与服务效率已成为衡量政府治理能力的重要指标，同时也是推动数据开放与共享的关键因素。在数字化时代，政府透明度要求政府在决策过程中公开信息并接受监督，而服务效率则强调政府在提供公共服务时的快速响应和高质量交付。两者合力，对数据开放能力影响深远。
国务院2015年印发的《促进大数据发展行动纲要》提出，要“推动政府数据开放共享，稳步推进公共数据资源开放，鼓励和支持社会力量挖掘利用”，为数据开放指明了方向。“以共享为原则，不以共享为例外，要求建立政府信息资源共享目录和平台”，2016年《政务信息资源共享管理暂行办法》进一步明确。这些政策文件的出台体现了国家对数据开放的高度重视，也为研究政府透明度与服务效率对数据开放能力的影响提供了政策依据。
政府数据开放是当今数字时代公共管理领域的重要议题之一，它不仅关乎政府治理能力的现代化，也与公民的知情权、参与权和监督权紧密相连。在理论层面上，Huijboom等人的研究结果显示，政府数据开放的促进因素有公民参与、信息技术、法律环境、领导能力等，而政府文化、经济的不确定性、网络超载等封闭性，都会对政府数据开放造成阻碍，而政府的数据开放又受到阻碍[1]。如齐艳芬、孙钰等人[2]，构建了从社会需求、政府技术能力等提出假设并加以检验的城市政府开放数据行为影响因素模型。在大数据时代，政府将其所保存的资料向社会大众开放，从而创造巨大的公共价值，促进经济的增长和社会的发展，为社会增值利用、创新应用[3]。中国各级政府在推动数据开放方面，从实践层面看，近年来成效显著。据不完全统计，截至2023年，建立政府数据开放平台的地级市已超过200个，与民生相关的数据集合已大量开放。但也暴露出一些问题，在数据披露环节。一方面，部分政府部门的数据开放程度较低，数据质量参差不齐，难以满足社会需求[4]。另一方面，数据开放的协同性不足，不同部门之间的数据共享存在障碍，影响了数据的整合与利用[5]。
学术界对政府透明度与服务效率的研究较为丰富，但针对其对数据开放能力影响的系统性研究相对较少。现有研究多从单一维度探讨政府透明度或服务效率的作用机制，缺乏对两者协同作用的深入分析。此外，对于数据开放能力的测量与评估，尚未形成统一的标准和方法，这也限制了相关研究的深入开展。基于此，本文将从政府透明度与服务效率的双重维度出发，探讨其对数据开放能力的影响效应及作用路径。通过构建理论模型，并结合实证数据进行分析，旨在揭示两者与数据开放能力之间的内在联系，为提升政府数据开放水平提供理论支持和实践指导。
2. 文献综述与理论框架
2.1. 文献综述
近年来，随着信息技术日新月异、数字化转型持续推进，政府数据开放已经成为提升政府治理效率、促进社会经济创新的一项重要举措。众多学者从不同角度对政府数据开放的影响因素进行了研究，旨在揭示其内在规律和关键驱动因素。
政府数据的公开，从政策层面看，重要的保障在于政策的托底作用。上级政府的压力、府际关系以及相关法规制度的完善程度，会直接影响地方政府推进数据开放的力度和成效[6]。政策的引导和约束作用为数据开放提供了方向和框架，促使各级政府积极行动，提升数据开放的质量和水平。
技术因素在政府数据开放过程中扮演了重要角色。数据平台的设计与建设、数据质量保障技术、隐私数据安全保护技术等，均对数据开放的效果产生着深远影响。一方面，先进的平台技术和良好的功能设计可以提高数据的可用性和用户体验，如平台互动性、易用性、数据多样性等影响开放政府数据利用行为的重要因素；另一方面，数据安全技术则为用户关注的核心——数据质量，能够激发更多应用和创新的优质数据，为防止隐私泄露等问题的数据开放保驾护航[7] [8]。
用户因素也不容忽视。实现数据开放价值的关键环节是用户的使用能力和意愿。用户的教育水平、信息素养、自我效能等影响其对开放数据的认知和使用程度[9]。此外，用户对数据的需求和反馈也能够促使政府不断优化数据开放的内容和方式，形成良性互动。
外部环境因素的推动作用，在政府数据开放方面是很大的。社会公众的需求、企业的参与、媒体的监督等，构成数据开放的外部压力和动力。例如齐艳芬等人的研究显示，对城市政府开放数据行为有显著影响的是企业和媒体等组织需求[10]。公众对政府透明度和公共服务的期望，促使政府更加积极地开放数据，以满足社会需求和提升自身形象。
资源因素为基本面支撑的政府数据开放。政府的人力、物力、财力投入，以及组织安排和开放性等，决定了数据开放的规模和质量。如吴应强等人的研究指出，平台综合水平、数据平台建设层次、组织准备层次、财政支持层次以及公共外部需求等，都与政府数据开放平台受到交叉的正向影响[11]。充足的资金和技术设备保障了数据平台的建设和维护，而合理的组织架构和人员配置则能够提高数据开放的效率和管理水平。
总结起来，政府数据公开是一项受多种因素综合影响的复杂系统工程。政策、技术、用户、环境、资源等因素相互交织，共同作用于数据开放的全过程。然而，现有研究在深度和广度上仍有待拓展。一方面，各影响因素之间的交互作用机制尚未充分揭示，多数研究集中于单一因素的分析，缺乏对因素间复杂关系的系统探究；另一方面，研究方法的多样化和科学性有待提升，部分研究在数据收集和分析方法上存在局限性，影响了研究结论的可靠性和普适性。基于此，本文以我国289个城市为样本，采用线性回归分析政府透明度和服务效率对政府数据开放能力的影响。最后，提出提高数据开放能力水平的建议，是基于实证分析的结果。
2.2. 理论框架
在数字时代，政府透明度、服务效率与数据开放能力之间的关系日益紧密。为了深入探讨这一关系，可以结合治理理论和资源基础理论，构建一个理论框架，以提升研究的理论深度。
治理理论强调政府在公共事务管理中的透明性、协作性和效率。政府透明度通过公开信息、接受监督，增强了公众对政府的信任，从而为数据开放创造了良好的社会环境。透明的政务环境不仅提高了公众的参与度，还促进了数据共享与流通机制的建立。资源基础理论认为，组织的能力和绩效取决于其资源的配置和利用效率。政府透明度和服务效率可以被视为一种“治理资源”，通过合理配置和利用这些资源，可以提升数据开放能力。
政府透明度通过增强公众信任，促使公众更愿意参与数据开放过程。这种公众参与反过来推动政府不断完善数据开放机制，形成良性循环。服务效率的提升通过优化行政流程和资源配置，提高了数据开放的执行能力。高效的政务服务不仅减少了数据开放的时间成本，还提高了数据的时效性和可用性。透明度和服务效率的提升促进了数字基础设施的完善，例如高速网络、数据中心等，为数据开放提供了技术支撑。数字基础设施的普及程度直接影响公众对数据的获取和使用意愿。政府通过提升透明度和服务效率，动态调整资源配置，构建数据开放能力。例如，透明度要求政府整合内部资源，打破部门壁垒，促进数据共享与流通；服务效率的提升促使政府快速适应新技术，增强数据开放的技术能力。
3. 研究假设
3.1. 政府透明度
政府透明度是指政府为施政原则，主动公开信息，保障公众知情权和监督权，以促进廉洁高效运行，提升社会公信力。政府透明度对数据开放能力的影响，在政府数据开放的大背景下愈发突出。当政府主动公开的信息越多，公众对政府的信任度和参与度就会相应增加，这将促使政府进一步加强数据开放平台的建设和完善，以适应公众对数据的需求。因此，本文提出假设H1：政府透明度越高，政府数据的开放能力就越强。
3.2. 政府服务效率
政府服务效率是指政府以更低的成本、更快的速度和更优的质量处理公共事务、回应社会需求的能力。政府服务效率影响数据开放能力。当政府能够高效地处理公共事务时，其在数据开放工作中也能够更迅速地响应社会需求，更高效地进行数据的整理、发布与更新。据此，提出了假定H2：政府服务效能越高、政府资料开放能力越强的假设H2。
4. 研究设计
4.1. 研究对象
本研究聚焦中国289个城市，涵盖直辖市、省会城市、计划单列市以及地级市等不同层级、不同类型的城市，旨在全面深入剖析城市层面政府数据开放能力的现状、影响因素及其作用机制，通过对这些城市的研究，能够充分捕捉中国城市在政府数据开放领域的多样性和复杂性。为深入揭示政府数据开放能力的影响因素，提出有针对性的改善策略，提供坚实的实证依据。
4.2. 变量和数据来源
4.2.1. 因变量
政府数据开放能力是指政府部门在确保数据安全、合法合规的前提下，将公共数据以可机读、标准化、开放许可的方式向社会公开，并推动数据有效利用的综合能力。以开放数林指数作为衡量指标，该指数具有较强的数据开放能力和较高的政府数据开放能力。指数由复旦大学数字与移动治理实验室公布，从数据数量、数据质量、数据可用性、政府数据开放的层次与能力、权威性及专业性等多个维度综合评定而来[12]。不仅确保了评估结果的客观性，还能够精准反映各城市政府在数据开放方面的能力差异。
4.2.2. 自变量
政府透明度反映了政府在决策、行政、财政、公共服务等领域的公开程度和开放水平，是衡量政府治理能力的重要指标。本文以年度政府信息予以公开数量来衡量。该指标反映了政府主动向公众公开信息的程度和范围，且主动公开信息数量越多，说明政府透明度越高，对政府数据开放能力的影响越正面。资料来源于各市政府每年公布的资料。通过统计公开的政府信息条目数量，直观呈现政府透明度的高低，进而分析其对政府数据开放能力的影响机制，探究信息公开与数据开放之间的内在联系。
政府服务效率体现了政府在提供公共服务、执行政策、处理行政事务等方面的速度、质量及资源利用的有效性。衡量一网通办的工作情况，要用全程网办率来衡量。该指标反映了政府通过网上平台实现政务服务全程网络化办公的比例越高，表明政府在政务服务数字化转型过程中的效率改善程度越高，将更加显著地促进政府数据开放能力。该数据来源于各地市相关政府文件的公开数据，反映了政府通过网上平台实现政务服务全程网络化办政府服务效率体现了政府在提供公共服务、执行政策、处理行政事务等方面的速度、质量及资源利用的有效性。通过统计公开的政府一网通办全程网办率，能够有效衡量政府在服务流程优化、信息化建设、提升数据开放能力、揭示政务服务效能与数据开放能力相互关系等方面取得的成效。
4.2.3. 控制变量
国内外很多学者也都证实互联网普及率在不同地区对政府信息披露的促进作用是显著的[13]。完善的数字基础设施是政府数据开放的重要支撑，互联网宽带接入用户数的多少反映了城市数字化基础的普及程度与覆盖范围。因特网宽带接入用户越多，说明对政府数据开放能力的支撑作用越强，数字基础设施的普及程度就越高。已有研究表明，互联网普及率的提高能够显著促进政府信息的公开与共享，因为它为公众获取和使用政府数据提供了便利条件。此外，互联网宽带接入用户数的多少还反映了地区信息化水平的高低，这直接影响政府数据开放平台的建设与使用效果。因此，通过统计各城市互联网宽带接入用户数量，控制数字基础设施差异对政府数据开放能力的影响，确保研究结果的准确性。
财力是政府资源的主要表现形式[14]。而数字科技投入则是财政资源在推动政府数据开放平台建设中的关键体现。充足的数字科技投入能够推动政府数据开放平台的建设与维护，提升数据处理与分析能力。城市在科技领域的财政支出金额越多，表明政府对数字科技的重视程度越高、投入力度越大、对政府数据开放能力的提升作用越显著、政府对数字科技的重视程度越高、政府对数字科技的投入力度越大、政府通过统计各城市在科技领域的财政支出金额，反映政府对数字科技的重视程度和投入，进而控制其潜在影响政府数据开放能力，使研究更为严谨可靠。
数字人才是政府数据开放工作的关键执行者与推动者，其数量与质量直接影响数据开放的效果与质量。城市在数字科技领域的专业人才数量与质量越高，表明该地区数字人才储备越充足，对政府数据开放工作的推动作用也越明显。此外，数字人才的分布往往与地区的经济发展水平和教育资源密切相关，这可能导致不同城市在数据开放能力上的显著差异。通过统计该行业年末就业人数，反映城市数字人才的储备情况，控制数字人才差异对政府数据开放能力的影响，进一步提高研究的科学性与可信度。
5. 实证结果
5.1. 描述性统计与相关性分析
需要特别说明的是，由于政府透明度、数字基础设施、数字科技投入、数字人才变量的样本数值相差较大，因而对上述变量作对数化处理。从表1可以看出，政府数据开放能力得分最大值与最小值分别为81.53分与0.00分，其标准差达到17.78分，说明我国政府在数据开放方面的区域差异显著。
Table 1. Descriptive statistics
表1. 描述统计
变量名称 |
样本量 |
最大值 |
最小值 |
均值 |
标准差 |
政府数据开放能力 |
289 |
81.53 |
0.00 |
11.00 |
17.78 |
政府透明度※ |
289 |
4.19 |
0.00 |
2.51 |
0.52 |
政府服务效率 |
289 |
100.00 |
28.57 |
85.44 |
12.03 |
数字基础设施※ |
289 |
3.19 |
0.95 |
2.11 |
0.35 |
数字科技投入※ |
289 |
6.65 |
3.03 |
4.69 |
0.70 |
数字人才※ |
289 |
6.45 |
2.60 |
3.64 |
0.56 |
注：※表示取对数。
从表2的皮尔逊相关性分析结果来看，政府透明度与政府数据开放能力在0.01水平上显著正相关(相关系数为0.510)，表明两者之间存在较强的直接关联，政府透明度的提升有助于增强数据开放能力。政府服务效率与数据开放能力也在0.01水平上显著正相关(相关系数为0.263)，说明服务效率的改进对数据开放能力有积极促进作用。此外，数字基础设施、数字科技投入、数字人才等因素与政府数据开放能力及相关变量也存在不同程度的相关性，暗示这些因素可能在影响路径中发挥作用。
Table 2. Pearson correlation statistical analysis results
表2. Pearson相关性统计分析结果
变量 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
1. 政府数据开放能力 |
1 |
|
|
|
|
|
2. 政府透明度 |
0.510** |
1 |
|
|
|
|
3. 政府服务效率 |
0.263** |
0.111 |
1 |
|
|
|
4. 数字基础设施 |
0.534** |
0.768** |
0.130* |
1 |
|
|
5. 数字科技投入 |
0.480** |
0.839** |
0.118* |
0.717** |
1 |
|
6. 数字人才 |
0.248** |
0.674** |
0.071 |
0.416** |
0.549** |
1 |
注：**表示在0.01的水平上有明显的关联性(双边)；*表示在0.05的水平上有显著的关联性(双边)。
5.2. 回归分析
表3的回归模型结果显示，政府透明度的不规范系数为0.003，显著性水平为0.013 (小于0.05)，显示政府数据公开能力更加显著地受到政府透明度的正面影响。假设H1被证实。这可能是因为较高的政府透明度增强了公众对政府数据的信任，促使政府更积极地开放数据，同时透明的政务环境有利于数据共享与流通机制的建立。非规范的政府服务效率系数为0.286，显性水平为0.000 (小于0.05)，说明政府服务效率同样对数据开放能力有显著的正向作用。假设H2成立。高效的政府服务往往意味着更优化的行政流程和资源配置，能够为数据开放提供更好的支持，例如更快捷的数据处理与发布流程，以及更充分的人力、物力投入来保障数据开放的质量与可持续性。
在控制变量中，对政府数据开放能力有显著正作用的数字基础设施非标准化系数为0.030，显著性水平为0.000 (小于0.05)。完善的数字基础设施如高速网络、数据中心等是数据存储、传输与共享的物质基础，能够提升数据开放的效率与覆盖范围。非标准化系数为2.915E−6，显著性水平为0.342 (大于0.05)的数字科技投入表明，其对政府数据开放能力的冲击并不显著。这可能是因为数字科技投入的效果需要一定时间才能显现，或者在当前模型中，其作用被其他变量所掩盖。数字人才的非标准化系数为−1.157E−5，显著性水平为0.073 (接近0.05)，但未达到显著水平。这可能与数字人才在政府部门的分布、利用效率等因素有关，尽管数字人才总体上对数据开放有潜在促进作用，但在当前样本和模型下未充分体现。
Table 3. Regression model analysis results
表3. 回归模型分析结果
|
非标准化系数 |
标准化系数 |
t |
显著性 |
共线性诊断 |
B |
标准误 |
Beta |
VIF |
容忍度 |
(常数) |
−21.425 |
6.126 |
- |
−3.498 |
0.001 |
- |
- |
政府透明度 |
0.003 |
0.001 |
0.281 |
2.495 |
0.013 |
5.591 |
0.179 |
政府服务效率 |
0.286 |
0.071 |
0.194 |
4.023 |
0.000 |
1.019 |
0.982 |
数字基础设施 |
0.030 |
0.008 |
0.281 |
3.600 |
0.000 |
2.678 |
0.373 |
数字科技投入 |
2.915E−6 |
0.000 |
0.085 |
0.953 |
0.342 |
3.527 |
0.283 |
数字人才 |
−1.157E−5 |
0.000 |
−0.119 |
−1.798 |
0.073 |
1.923 |
0.520 |
R2 |
0.356 |
调整R2 |
0.345 |
F |
F = 31.291, Prob > F = 0.000 |
6. 影响路径分析
从影响的总体路径来看，政府透明度主要通过直接机制来推动政府数据开放能力的提升，如增强公众信任、优化数据共享环境等；也包括间接方式，如借助数字基础设施建设等，推动政府数据开放能力的提升。政府服务效率则通过优化行政流程、提高资源配置效率等直接方式，同时依赖数字基础设施和数字科技投入等支撑条件，来增强数据开放能力。
具体而言，政府透明度的提升使得公众更愿意参与数据开放过程，如提供反馈、参与数据质量监督等，这反过来促使政府不断完善数据开放机制。同时，透明的政府运作模式有利于打破部门间的数据壁垒，促进数据在政府部门间的流动与整合，为数据开放奠定良好基础。而数字基础设施的完善为透明度提升后的数据快速传播与共享提供了技术支撑，保障了数据开放的及时性与广泛性。
政府服务效率的提高使得政府部门能够更高效地处理和发布数据，减少数据开放的时间成本。高效的政务服务往往伴随着对信息技术的广泛应用，这与数字基础设施建设和数字科技投入相辅相成。例如，电子政务系统的优化不仅提升了服务效率，也为数据的集中管理和开放提供了平台。数字科技投入在一定程度上为服务效率提升提供了技术工具，但其单独作用在当前模型中未显著体现，可能是因为其效果需要与服务流程优化等其他因素协同作用才能更好地发挥对数据开放能力的促进作用。
7. 结论与建议
7.1. 结论
政府透明度正在显著提高，从而影响到城市政府数据公开的能力水平。假定确认H1，说明城市政府数据开放能力的主要影响因素是每年公开多少政府信息，这一点与马亮等学者的研究基本吻合[15]。通过优化数据共享环境，打破部门间数据壁垒，夯实数据开放基础，政府透明度的提高不仅增强了公众对政府数据的信任度，促使政府对数据开放更加主动。同时，透明的政务环境有利于建立数据共享与流通机制，促进数据在政府部门间的流动与整合，从而提升数据开放的整体效能。
政府服务效能正显著提升到影响城市政府数据开放能力的层面。假定H2得证，政府数据开放能力发展过程中，政府服务效率正效应显著。高效的政府服务意味着更优化的行政流程和资源配置，能够为数据开放提供更好的支持。例如，高效的政务服务往往伴随着对信息技术的广泛应用，这与数字基础设施建设和数字科技投入相辅相成，共同推动数据开放能力的提升。同时，高效的政府服务能够更迅速地响应社会需求，加快数据的处理、发布与更新，减少数据开放的时间成本，提高数据的时效性和可用性。
7.2. 建议
深化信息披露机制，打造数据开放生态圈。为增强公众对政府工作的全面认识和信任，政府要进一步主动地公开信息，扩大信息公开的范围和深度，覆盖决策过程、行政执行、财政预算、公共服务等各个领域。同时，建立信息公开监督评价机制，确保信息公开的质量和时效，避免信息滞后或不准确等问题影响公众对政府数据的信任度。以政府透明度提升为契机，推动数据开放从单一的数据发布向数据共享、数据应用、数据反馈的全链条生态转变。
推进政务服务流程再造工作，加强信息化能力建设。政务服务工作成效显著，以用户需求为导向，对政务服务流程进行全面梳理和优化，减少不必要的环节和手续，提高政务服务的便捷性和高效性。如推广“一网通办”、“顶多跑一趟”等改革经验，实现政务服务事项网上办理、手机端办理，提高数据处理和发布速度，通过“一网通办”、“一网统管”等方式，缩短数据从生成到开通的间隔时间，及时准确满足社会对数据的需求。
为促进基建共建、共享，加大了基础设施投入。进一步增加对互联网宽带接入、数据中心、云计算中心等数字基础设施的建设投入，提高数字基础设施的普及程度和覆盖范围，尤其是在偏远地区和中小城市，确保各地政府具备基本的数据开放技术条件。同时，推动5G网络、物联网等新一代信息技术在政府数据开放中的应用，提升数据传输的速度和稳定性，为大规模、实时性的数据开放提供保障。鼓励政府各部门、政企共建共享数字化基础设施，不搞重复建设，不搞资源浪费。
加大数字化人才培养和引进力度，在数字化技术的精准投入方向上，加大数字人才培养和引进力度。根据政府数据开放的实际需求和长远规划，合理安排数字科技投入的重点领域和项目。例如，加大对数据安全技术、数据质量提升技术、数据可视化技术等方面的研发投入，解决数据开放中的关键技术和瓶颈问题。制定针对性的人才政策，吸引和留住数字科技领域的专业人才，充实政府数据开放工作队伍。